摘要：本研究针对台风灾害下沿海配电网故障建模与场景生成问题，提出数据驱动的多物理场故障模拟框架。通过融合Batts梯度风场与非对称暴雨模型，构建风雨时空分布；建立考虑风攻角效应、微元串联和累积损伤的线路故障概率模型；提出光伏出力指数衰减模型反映暴雨影响；采用蒙特卡洛模拟与改进k-medoids聚类生成典型故障场景集。仿真结果表明，模型能准确复现台风物理特征，场景削减策略有效保留极端风险。该研究为配

摘要：基于Matlab平台的MPC+MHE集成算法实现了移动机器人在传感器与执行器双重高斯噪声下的目标点镇定控制。该算法通过测距-测角传感器获取带噪数据，采用MHE滚动优化实时状态估计，并将估计值输入MPC生成最优控制序列，形成闭环控制。使用CASADI工具将非线性MPC转化为NLP问题求解，验证了算法在双重噪声下的稳定性和鲁棒性。仿真结果表明，相比传统方法，该集成方案能有效抑制噪声干扰，实现精确

摘要：本文介绍了两阶段鲁棒优化模型中广泛应用的列和约束生成算法（CC&G）及其改进算法i-CCG。CC&G算法通过主问题和子问题迭代求解，效率高于Benders分解。2023年提出的i-CCG算法通过牺牲部分精度提升求解速度，适用于大规模复杂问题，并通过参数设置保证最终收敛到最优解。实例验证表明，i-CCG算法在6节点电网调度中显著提高了求解速度，为相关研究提供了新工具。

摘要：本文研究基于Q-learning的无人机三维路径规划算法，针对城市场景中障碍物密集、空间约束复杂的特点。传统算法难以满足实时性需求，而Q-learning通过与环境交互学习最优策略，无需环境模型。实验表明该算法能有效避障，规划出较优飞行路径，适应性强。程序采用matlab实现，运行可靠，为复杂城市场景下的无人机路径规划提供了有效解决方案。

摘要：本文介绍了两阶段鲁棒优化模型中广泛应用的列和约束生成算法（CC&G）及其改进算法i-CCG。CC&G算法通过主问题和子问题迭代求解，效率高于Benders分解。2023年提出的i-CCG算法通过牺牲部分精度提升求解速度，适用于大规模复杂问题，并通过参数设置保证最终收敛到最优解。实例验证表明，i-CCG算法在6节点电网调度中显著提高了求解速度，为相关研究提供了新工具。

摘要：本文提供了牛顿-拉夫逊法和PQ分解法两种潮流计算方法的完整实现代码，适用于5节点系统。程序采用MATLAB编写，具有通用性强、注释清晰的特点，可方便修改节点和线路参数以适应其他系统。资料包含完整的导纳矩阵构建过程、节点分类逻辑以及详细的算法实现，计算结果展示了两种方法在相同系统下的对比分析。代码结构清晰，便于电力系统分析学习者理解和应用。

目录1 主要内容2 部分代码3 程序结果4 程序链接该程序完美复现《Optimal air-conditioning load control in distribution network with intermittent renewables》，中文题目（翻译）为《含可再生能源的配电网最佳空调负荷优化控制》，实现内容：为了减轻包括风力发电、环境温度变化和电力零售价格在内的随机变量的不确定性，

本文复现了改进蚁狮算法(IALO)在无线传感器网络覆盖优化中的应用。该算法在原始ALO基础上引入两项改进：1）将间断性边界收缩因子改为连续性因子，增强遍历性；2）采用动态权重系数，平衡全局搜索和局部开发能力。程序实现了23种测试函数，通过修改main函数中的"F+编号"可进行验证。仿真结果表明，改进后的IALO算法相比原始ALO性能提升显著。关键改进包括引入连续性边界收缩因子I